設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)生物材料的可視化示例。圖片來源：《應(yīng)用物理學(xué)雜志》
科技日報(bào)記者?張夢然
美國麻省理工學(xué)院研究人員在新一期《應(yīng)用物理學(xué)雜志》發(fā)表的論文中，將注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以更好地理解和設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)。該方法將幾何深度學(xué)習(xí)與語言模型的兩種優(yōu)勢結(jié)合起來，不僅可預(yù)測現(xiàn)有蛋白質(zhì)特性，還可設(shè)想自然界尚未設(shè)計(jì)出的新蛋白質(zhì)。
【資料圖】
蛋白質(zhì)通過構(gòu)建塊的獨(dú)特排列來執(zhí)行大量生物任務(wù)。將這個幾乎無限的排列庫轉(zhuǎn)化為各自的功能，就可讓研究人員設(shè)計(jì)用于特定用途的定制蛋白質(zhì)。
但蛋白質(zhì)一直難以建模，尤其是人們想要“反向操作”——將所需的功能轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，更是一個高難度挑戰(zhàn)。
此次新模型就可通過對基本原理建模，將大自然發(fā)明的一切作為基礎(chǔ)，重新組合了這些自然構(gòu)建塊，能實(shí)現(xiàn)新功能并解決多類型任務(wù)。
新建模型將數(shù)字、描述、任務(wù)和其他元素轉(zhuǎn)化為符號供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用。團(tuán)隊(duì)首先訓(xùn)練模型，根據(jù)不同蛋白質(zhì)的功能來預(yù)測它們的序列、溶解度和氨基酸組成部分。然后，在收到新蛋白質(zhì)功能的初始參數(shù)后，教它發(fā)揮創(chuàng)造力并生成全新的結(jié)構(gòu)。
這種方法能創(chuàng)造出以前必須溶解在水中的固體抗菌蛋白。在另一個例子中，團(tuán)隊(duì)采用了一種天然存在的絲蛋白，并將其進(jìn)化成各種新形式，包括賦予其螺旋形狀或褶皺結(jié)構(gòu)，讓其具有彈力和韌性。
研究人員表示，該技術(shù)的廣泛性意味著這一模型能應(yīng)用于蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)之外的許多領(lǐng)域，如設(shè)計(jì)具有特定失效模式的材料。
總編輯圈點(diǎn)
蛋白質(zhì)，生命的物質(zhì)基礎(chǔ)，它一直是生命科學(xué)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。人們孜孜不倦，想要了解它、改造它甚至創(chuàng)造它。人工智能已成為蛋白質(zhì)研究的“黃金搭檔”之一，它被用來做蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，創(chuàng)建蛋白質(zhì)分子。此次，深度學(xué)習(xí)和語言模型結(jié)合，新的蛋白質(zhì)應(yīng)運(yùn)而生。先設(shè)定蛋白質(zhì)的功能，再生成蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，知道想要什么，便可以創(chuàng)造什么。這種蛋白質(zhì)能解決現(xiàn)實(shí)問題，執(zhí)行特定任務(wù)。盡管提需求吧，剩下的交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去完成。
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